基于SPSS的高校绩效评价研究报告

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  第一章 样本的基本情况与描述性统计
  1.原始数据来源
  《教育部直属高校基本情况统计资料汇编》(2008年版)
  2.评价指标的选择与评价体系的建立
  在根据所查找的相关文献与理论研究下,结合中国高等教育的特点,综合考虑数据的易获取程度和准确程度、指标的可比较程度等各项原则,最终选择了在投入方面和产出方面共計19个指标,建立起一个综合的高校绩效价体系:
  3.描述性统计
  使用SPSS软件对上述72所高校的19个指标进行了描述统计,可知这72所高校虽都直属于教育部,但之间从师资,生源情况,硬件投资,科研状况等各方面都有较大差异。特别是关于自然科学类的论文发表情况差异较大。
  第二章 相关性分析
  1. 投入—产出的相关性分析
  本文将19个指标按照性质分成投入X和产出Y。对X和Y做了相关性检验,由分析结果知X和Y在0.01水平上显著相关,接下来进一步探究二者之间的联系。
  由其大致的分布我们选取线性、二次、三次、幂函数和指数函数进行曲线拟合。通过检验的p值可知线性、二次、三次通过了检验,再比较R方的值可知三次时候最大,拟合效果越好。因之选取三次曲线作为预测模型。
  通过拟合的曲线图易知在中间部分投入X和产出Y呈现较为明显的线性关系,产出随投入的增加而增加,但随着投入的值增高到一定程度,产出则增加不明显,甚至开始下降。这种关系使得我们联系到经济学上的边际递减效应,进一步验证数据是相对准确的。
  第三章 因子分析
  关于高校教育的指标,分成投入、产出两个方面显然有些粗略。我们将利用因子分析法将19个变量归结为5个公因子,使得其更加容易解释。
  下表表示提取前后的[h2i=j=1ma2i]共性方差,[h2i]是反映公因子对[var(xi)]的贡献。由表提取后的[h2i]大部分在0.9以上,基本在0.8以上,故提取的5个公因子基本反映了每个原始变量所提供的信息80%~90%以上。
  下表为各因子的特征值、贡献率及累计贡献率。可以看出,前5个公因子的累计贡献率基本可以达到88%,这5个公因子基本可以反映原始19个变量所提供的信息。
  通过方差最大正交旋转后的公因子的特征值、贡献率和累计贡献率。可以得出[f1]的贡献率减少为28.458,[f2]的减少为23.089,[f3]增加为17.845。但是前5个公因子的累计贡献率仍基本可以达到88%。因此提取5个公因子基本可以反映原始19个变量所提供的信息。
  [f*1]的系数在0~1间拉的很开,专任教师人数,行政人员人数,教辅人员人数,工勤人员人数,科研机构人员人数的系数小,其余较大。称[f*1]为人力投入因子;
  [f*2]的系数在0~1间拉的很开,教育事业经费,科研事业经费系数小,其余较大。称为财力投入因子;
  [f*3]的系数在0~1间拉的很开,教室面积,图书馆面积,实验室、实习场所面积,图书册数系数小,其余较大。称为物力投入因子;
  [f*4]的系数在0~1间拉的很开,在校生数,重点学科数系数小,其余较大。称为教学产出因子;
  [f*5]的系数在0~1间拉的很开,出版专著书(分人文社科和自然科学),发表论文总数(分人文社科和自然科学),科学研究与发展成果(分人文社科和自然科学)系数小,其余较大。称为科研产出因子。
  第四章 聚类分析
  我们使用因子分析所得出的因子得分进行聚类分析,将72所高校的类别划分得出以下结果:
  (1)清华大学、北京大学。清华大学和北京大学分别为中国理科类与综合类的一流首府,无论是师资力量、教学资源、科研投入亦或是人才输出与科研成果产出,清华大学与北京大学均居于首类。
  (2)上海交通大学、浙江大学。上海交通大学与浙江大学同为以理工科见长的综合性院校,其影响力仅次于清华北大。在本项聚类中,上海交通大学和浙江大学同以显著的科研产出归于一类。
  (3)中国人民大学、吉林大学、华东师范大学、武汉大学。同为老牌的综合类院校,中国人民大学、吉林大学、华东师范大学、武汉大学在师资力量、财力投入等方面均有所见长,在教育部直属72所高校中绩效处于较高的水平。
  (4)北京交通大学、北京科技大学、北京化工大学等33所高校。这33所高校均为在某一方面学科有较强的实力,但同时有一些学科较为薄弱。学校在师资力量、财力投入等方面较为偏向于优势学科,故学校绩效总体来说处于一般水平。
  (5)華北电力大学、东北大学、东北师范大学、东北林业大学等31所高校。这31所高校一般处于较为偏远的省份,高校所在地经济发展一般。并且同时存在单一方面学科较强的问题,学校在师资力量、财力投入等方面较为薄弱,同时使得产出方面也较为薄弱,故学校绩效处于较差水平。
  参考文献:
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